AI 데이터센터 시대 성큼…보안 ‘빈틈’은 어떻게 메우나

AI 데이터센터(AIDC) 구축 관심이 확대되면서 AIDC 보호 방안이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 이에 따라 기존 데이터센터 보안 체계가 GPU·클라우드·AI 모델·에이전트 연계 환경에까지 충분히 적용될 수 있는지 점검할 필요가 있는 대상으로 제시되고 있다.

AIDC는 보호 대상 영역이 확대되는 동시에 공격 표면도 확대되고 있다. 이 같은 변화 속에서 AIDC 보안 과제가 함께 부각되고 있다.

현재 인프라·클라우드·AI 보호 기준은 각각 존재하지만, 여러 영역을 넘는 공격의 추적·통제용 연결고리는 부족한 상황이다. 이에 따라 영역 간 공격을 함께 다루는 연계 체계를 점검하는 일이 필요한 과제로 제기된다.

이 같은 AIDC 보안 과제를 점검하는 자리가 마련된다. 본지(컴퓨터월드/IT DAILY)는 9월 9일 서울 양재동 엘타워 5층 오르체홀에서 '2026 정보보호 솔루션 컨퍼런스'를 열고, '보안을 위한 AI, AI를 위한 보안(AI for Security, Security for AI)'을 주제로 관련 논의를 진행한다.

김창훈 대구대학교 교수가 기조연설에서 'AIDC 사이버보안 체계'를 주제로 발표한다. 발표에서는 AIDC 환경의 변화한 보안 위협과 대응 방향을 다룰 예정이다.

발표는 AIDC가 기존 데이터센터에 GPU만 추가하는 수준이 아니라는 점을 전제로 한다. AIDC는 서버·네트워크·스토리지 인프라로 구성되고, 클라우드 환경과 연결되며, API 통한 외부 서비스 연계를 거친다. 또 AIDC 서비스 처리 경로는 AI 모델, 검색증강생성(RAG)으로 구성된다.

이처럼 경로가 이어진 환경에서는 공격 이동 가능 경로도 해당 서비스 처리 경로를 추종할 수 있다. 현재 보안 기준·위협 대응체계가 존재하는 영역은 인프라, 클라우드, AI이지만, 한 영역에서 시작된 침해의 타 영역 확산 시 전체 통제 방식은 미정이다. 영역 간 침해 확산 시 적용 정책도 아직 정해지지 않았다.

특히 GPU 관리 경로의 영향으로 공격 표면이 확대된다. GPU는 AI 학습·추론 과정의 대규모 데이터·모델 처리 자원으로 쓰이며, 보안 대상 범위는 GPU 자체뿐 아니라 GPU 관리용 베이스보드 관리 컨트롤러(BMC) 등 관련 인프라까지 포함된다.

공격자는 GPU 관리 인프라를 장악할 수 있고, 장악한 인프라를 공격에 악용할 수 있다. 이 경우 펌웨어 변경, 구성요소 변경, GPU 자원 비인가 할당이 가능하며, GPU 메모리 직접 접근 공격도 고려할 필요가 있다.

김 교수는 이런 보안 공백의 해결 방안으로 새로운 위협 모델링을 제안했다. 위협 분류 축은 보호 대상·구현 위치·침해된 보안 속성으로 구성되며, 분석 기준으로는 기밀성·무결성·가용성(CIA 3요소)을 제시했다.

김 교수는 또 위협 모델링 기반 AIDC 맞춤 추가 통제 방안 마련과 프레임워크 재정립이 필요하다고 제안했다. 아울러 9일 열리는 '2026 정보보호 솔루션 컨퍼런스'에서 AIDC 자산 식별·위험 분석·보안운영센터(SOC)를 포괄하는 보안 체계를 소개할 예정이다.

같은 행사에는 최영철 SGA솔루션즈 대표도 연사로 참여해 AI 시대 서버 보안·마이크로세그멘테이션 기반 제로트러스트 전략을 발표한다. 안랩, 소프트캠프, 윈스테크넷은 AI용 보안 솔루션을 소개한다. 김기웅 KB국민은행 정보보호부 보안전략대응 팀장은 금융권 AI 공격 시뮬레이션과 대응 전략을 발표한다.

'2026 정보보호 솔루션 컨퍼런스'는 현장 누구나가 아니라 사전 등록자 한정으로 참가할 수 있으며 참가 비용은 무료다. 사전 등록은 IT DAILY 홈페이지를 통해 진행된다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 김호준 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241421

참고자료

• https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241421